量化介绍 Q2、Q3、Q4、Q5、Q8 的代号属于模型量化技术的标识符,主要取决于量化工具(如 GGUF 格式)。量化旨在降低模型存储和计算成本,常见规则如下: Q2_K 位宽:2-bit 精度损失:高 内存占用:极低 推理速度:极快 Q3_K_M 位宽:3-bit 精度损失:中 内存占用:低 推理速度:快 Q4_K_S 位宽:4-bit 精度损失:...
下载GGUF模型 使用HuggingFace的镜像https://hf-mirror.com/ 方式一: pip install -U huggingface_hubexportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download --resume-download MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF --include *Q4_K_M.gguf 方式二(推荐): sudo apt update sudo apt inst...
llama_model_loader: loaded meta data with 19 key-value pairs and 291 tensors from D:/rgzn_source_code/llama.cpp/models/llama-2-7b.Q4_0.gguf (version GGUF V2 (latest)) llama_model_loader: - tensor 0: token_embd.weight q4_0 [ 4096, 32000, 1, 1 ] llama_model_loader: - tensor...
接着,ollama 会对下载下来的模型文件进行必要的转换处理。通常情况下,深度学习模型存储时会采用特定格式(例如 GGUF、GGML、ONNX 等),这些格式旨在压缩存储与加速推理。为了适应本地推理需要,ollama 会对模型文件进行格式转换,将其转为适合运行时调用的内部格式。 在这一阶段,系统会读取模型权重、结构定义以及配置参...
main.exe -m models\7B\ggml-model.gguf --prompt "Once upon a time" ``` `main`是`llama.cpp`的执行程序, 你如果自编译大概是这个名, 用社区提供的可执行文件可能是`llama.cpp.exe`, 不重要, 你知道的. `-m`选项是引入模型, 不要有中文路径, 如果不清楚相对路径, 就使用绝对路径. ...
$ GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-GGUF 我们只需要这个模型源中的其中一个文件,即llama-2-7b.Q4_0.gguf,表示的是一种4比特量化预处理的Llama 2 7B模型。有兴趣的读者还可以按照本文的方法尝试一些其他的模型文件。
合并模型并量化成4位gguf保存 #9合并模型并量化成4位gguf保存model.save_pretrained_gguf("model", tokenizer, quantization_method ="q4_k_m")#model.save_pretrained_merged("outputs", tokenizer, save_method = "merged_16bit",) #合并模型,保存为16位hf ...
FROM ./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf TEMPLATE """{{- if .System }}{{ .System }}{{ end }} {{- range $i, $_ := .Messages }} {{- $last := eq (len (slice $.Messages $i)) 1}} {{- if eq .Role "user" }}<|User|>{{ .Content }} ...
Breadcrumbs Llama-2-7B-Chat-GGUF / README.mdTop File metadata and controls Preview Code Blame 111 lines (95 loc) · 4.46 KB Raw Deploy Llama-2-7B-Chat-GGUF using Inferless Llama-2-7B-Chat-GGUF model is part of Meta's Llama 2 model family, which is a collection of pretrained and...
INFO:hf-to-gguf:Loading model: Qwen2.5-VL-72B-Instruct ERROR:hf-to-gguf:Model Qwen2_5_VLForConditionalGeneration is not supported Motivation I hope llama.cpp can quickly support different llm model as soon as possible. Possible Implementation ...